Technologien der Prognose und Optimierung

In den letzten zehn Jahren hat sich die datenbasierte Entscheidungsfindung in supply chains dramatisch weiterentwickelt. Lokad begann 2008 mit dem Fokus auf präzise Prognosen, aber die moderne supply chain kann es sich nicht leisten, bei reinen Vorhersagen stehen zu bleiben. Stattdessen müssen Entscheidungen unter Unsicherheit optimiert werden. Lokads Ansatz vereint Prognose und Optimierung in einer einzigen Pipeline, angetrieben von cloudbasiertem Computing, programmatischen Paradigmen und einem Bekenntnis zur realen Leistungsfähigkeit.

Im Jahr 2020 belegte Lokad Nr1 weltweit auf SKU-Ebene im renommierten M5-Prognosewettbewerb und demonstrierte damit unseren unermüdlichen Fokus auf Genauigkeit. Doch Genauigkeit allein reicht nicht aus: Wir müssen Prognosen in Entscheidungen umwandeln – selbst bei engen Beschränkungen, schwankender Nachfrage und wirtschaftlichen Abwägungen. Lokad begegnet diesen Anforderungen mit probabilistischen und stochastischen Ansätzen, die in Envision, unserer domänenspezifischen Sprache, integriert sind.

Abstrakte Allegorie von Prognose und Optimierung

1. Lokads Technologische Generationen

Lokads Technologie entstand nicht über Nacht; sie entwickelte sich über mehrere Generationen, von denen jede neue Herausforderungen in der supply chain analytics adressierte.

  • Latent Optimization (2024) Ein Paradigma, das entwickelt wurde, um schwere, komplexe kombinatorische Planungs- und Ressourcenzuweisungsprobleme unter Unsicherheit zu bewältigen.

  • Stochastic Discrete Descent (2021) Eine robuste Methode, um Entscheidungen zu berechnen, wenn Unsicherheit vorherrscht, unter Einsatz leistungsstarker stochastischer Optimierungstechniken.

  • Differentiable Programming (2019) Das Zusammenführen von numerischer Optimierung und maschinellem Lernen, das einheitliche Modelle liefert, welche reale supply chain Einschränkungen berücksichtigen.

  • Deep Learning (2018) Nutzung von KI-gestützten Prognosen im großen Maßstab – dies markierte einen Übergang von klassischen statistischen Methoden zu GPU-beschleunigten Techniken.

  • Probabilistic Forecasting (2016) Ein ausdrücklicher Schwerpunkt auf der Schätzung von vollständigen Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Nachfrage anstelle von Einzelpunktprognosen.

  • Quantile Grids (2015) Adressierung von supply chain Einschränkungen durch die Berechnung von gesamten Verteilungen, nicht nur durch durchschnittliche oder mediane Nachfragen.

  • Quantile Forecasts (2012) Ein Weg weg von reinen Mittelwertprognosen durch die Einführung von asymmetrischen „voreingenommenen“ Prognosen, die mit betriebswirtschaftlichen Überlegungen in Einklang stehen.

  • Classic Forecasts (2008) Unser ursprünglicher Ansatz, intern beurteilt an einer Bibliothek von Modellen, der mittlerweile durch anspruchsvollere Paradigmen abgelöst wurde.

2. Jenseits der Prognose: Warum Optimierung von Bedeutung ist

Klassische Prognosen liefern einen einzigen zahlenmäßigen Schätzwert – oft einen Median – der zukünftigen Nachfrage. Zwar ist dies für das Bauchgefühl hilfreich, doch es lässt eine kritische Lücke für die tatsächliche Entscheidungsfindung zurück. Supply chains müssen sich mit folgenden Herausforderungen auseinandersetzen:

  • Inventory constraints: Lagerbestände, Lieferanten-MOQs, Vorlaufzeiten usw.
  • Economic trade-offs: Lagerhaltungskosten, Fehlmengestrafen und Veralterungsrisiken.
  • Complex flows: Mehrstufige Netzwerke, unsichere Vorlaufzeiten, Mehrfachbeschaffung.

Lokads neueste Entwicklungen, wie Stochastic Discrete Descent und Latent Optimization, begegnen diesen Herausforderungen, indem sie Unsicherheit nahtlos in Entscheidungsprozesse integrieren – ein Ansatz, der weit über eine reine „Prognose-Engine“ hinausgeht.

3. Wie Lokad in der Praxis agiert

Unser Team von Supply Chain Scientists leitet die Initiative und übernimmt die technischen Beiträge, insbesondere die gesamte Envision-Programmierung.

Schritt 1. Datenintegration

Wir erfassen historische Transaktionen, Produkteigenschaften, Lieferanteninformationen und mehr. Dieser einheitliche Datensatz bildet die Grundlage sowohl für Prognosen als auch für Optimierungen.

Schritt 2. Probabilistisches Modellieren

Anstatt eine einzelne Punktprognose zurückzugeben, schätzen Lokads Methoden Wahrscheinlichkeiten für mehrere Ergebnisse – nützlich für langsam drehende SKUs oder sprunghafte Nachfrage. Diese Anerkennung der Unsicherheit ist der Schlüssel zu einer robusten Planung.

Schritt 3. Entscheidungsoptimierung

Durch Paradigmen wie latent optimization oder stochastic discrete descent generieren wir tatsächliche Entscheidungen – optimale Nachbestellmengen, Produktionspläne oder Umlagerungen – maßgeschneidert auf Ihre Beschränkungen und Ziele.

Schritt 4. Kontinuierliche Verbesserung

Sobald neue Daten eintreffen, werden die Modelle schnell neu kalibriert und die Entscheidungen passen sich automatisch an. Dieser End-to-End-Zyklus stellt sicher, dass supply chain Praktiker agil bleiben und Nachfrageschwankungen oder Angebotsänderungen übertreffen.

4. Envision und White-Boxing

Eine domänenspezifische Sprache für supply chain

Lokad verbirgt seine Technologie nicht hinter einer undurchsichtigen „One-size-fits-all“-Engine. Stattdessen stellen wir Envision zur Verfügung, eine Sprache, die für transparente und konfigurierbare supply chain analytics entwickelt wurde. Jeder Schritt der Pipeline kann überprüft und angepasst werden.

Anpassung an betriebliche Realitäten

Da sich supply chains stark unterscheiden – Produktion vs. Einzelhandel vs. MRO – ermöglichen Envision-Skripte Ihren Teams und unseren Supply Chain Scientists, hard-code Beschränkungen oder Heuristiken festzulegen, die spezifisch für Ihre Prozesse sind. In Kombination mit Lokads fortschrittlichen Prognosefähigkeiten löst dieser White-Box-Ansatz Ihre tatsächlichen Probleme, anstatt Sie in ein starres Schema zu pressen.

5. Nächste Schritte

Lokad begann 2008 mit einem klaren Versprechen: präzise Prognosen. Heute verbinden wir diese Prognosen mit robuster Optimierung, um überlegene Entscheidungsfindung unter Unsicherheit zu ermöglichen. Ob Sie nun mit engen Zeitplänen, sprunghafter Nachfrage oder mehrstufigen Flüssen kämpfen – Lokads generationenübergreifende Technologie, von quantile forecasting bis latent optimization, hat die passende Lösung für Sie.

Neugierig geworden? Wir laden Sie ein:

  • Tauchen Sie ein in Latent Optimization wenn Sie vor schweren, kombinatorischen Planungsherausforderungen stehen.
  • Erkunden Sie Stochastic Discrete Descent wenn Sie sehen möchten, wie Unsicherheit in Ihre täglichen Entscheidungen integriert wird.
  • Sehen Sie sich Differentiable Programming an, um einen tieferen Einblick in modernes maschinelles Lernen in Verbindung mit supply chain optimization zu erhalten.
  • Oder nehmen Sie Kontakt auf für eine personalisierte Demo, um zu sehen, wie Lokad Ihre Geschäftsbeschränkungen präzise modellieren kann.

Letztendlich gehen Prognose und Optimierung Hand in Hand – Lokads Aufgabe ist es, sicherzustellen, dass Sie vom Besten aus beiden Welten profitieren.